AI+质量：标准和质量工具智能体全栈应用实战

一、AI与质量管理智能化应用

• AI技术发展趋势与质量管理应用场景；
• 大语言模型、知识库及智能体基本原理；
• 质量管理典型工作场景及提效机会分析；
• AI应用边界、数据安全及质量从业人员责任。

二、标准知识库与标准智能体建设

• ISO 9001、IATF 16949及客户特殊要求（CSR）知识管理；
• 企业体系文件、程序文件及质量规范知识库建设；
• 标准知识智能体的设计、搭建及测试；
• AI辅助标准查询、条款理解及文件关联检索。

三、质量工具智能体建设与应用

• APQP、PPAP、FMEA、SPC、MSA等核心质量工具知识管理；
• QC七大工具应用场景及智能辅助应用；
• 质量工具智能体设计、搭建及测试；
• AI辅助核心质量工具选择、应用指导及结果输出。

四、AI辅助问题解决与持续改进

• AI辅助问题定义、信息梳理及原因分析；
• AI辅助5Why及因果图分析；
• AI辅助8D问题解决与报告编制；
• AI辅助改善措施制定、经验复用及知识沉淀。

五、AI赋能质量工作提效

• AI辅助审核准备、检查清单及审核问题设计；
• AI辅助质量数据分析、趋势识别及可视化表达；
• AI辅助质量报告、会议纪要及管理汇报编制；
• AI辅助质量情报收集、最佳实践研究及经验沉淀。

六、质量智能体综合应用实战

• 标准知识智能体应用演练；
• 质量工具智能体应用演练；
• 问题解决智能体应用演练；
• 企业质量智能体建设路线图及行动计划制定。